ベイズ最適化のときカーネル関数に線形項を入れると外挿の方向を定めやすい
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
研究室
実験結果が人依存のデータ解析・機械学習の考え方
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
過学習(オーバーフィッティング)にとらわれない！
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
今のハイパーパラメータの決め方が本当に正しいのか不安になったときの対処法
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
ジメチルエーテル製造プロセスをベイズ最適化で頑健に設計すること(ロバストベイズ最適化)に成功しました！[金子研論文]
金子研の論文が ACS Omega に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは Robust Design of a Dimethyl Ether Production Process Using Process Simulation ...
GAWLS や GAVDS における領域数の決め方
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
任意のクラス分類手法で変数重要度(特徴量重要度)を計算する機能をDCEKitに搭載しました！[v.2.13.1]～Cross-Validated Permutation Feature Importance (CVPFI) for classification～
どのクラス分類手法でも変数重要度 (特徴量重要度) を計算する機能を DCEKit に搭載しました！こちらの回帰分析における Cross-Validated Permutation Feature Importance (CVPFI) のク...
阻害活性と肝臓選択性がともに高い新しい高コレステロール血症の治療薬の化学構造を提案することに成功しました！[金子研論文]
金子研の論文が ACS Omega に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは Predictive Modeling of HMG-CoA Reductase Inhibitory Activity and Design of New...
畑中美穂 氏を明治大学生田キャンパスにお招きして講演していただきました
2023年7月11日(火)に、慶應義塾大学理工学部化学科で准教授をされている 畑中美穂 氏を明治大学生田キャンパスにお招きしまして、量子化学計算とマテリアルズインフォマティクスに関するご講演をしていただきました。畑中先生が取り組まれている計...
草田康平 氏を明治大学生田キャンパスにお招きして講演していただきました
2023年7月6日(木)に、京都大学白眉センターで准教授をされている 草田康平 氏を明治大学生田キャンパスにお招きしまして、多元素ナノ物質開発と触媒への応用に関するご講演をしていただきました。草田先生が研究されている多元素ナノ物質の合成、評...